北京海淀,开始让 AI 参与城市设计了

北京海淀最近把一片 43.6 平方公里的真实城区，整理成了一份 AI Agent 可以读取的城市设计任务。范围北到北五环，南到西直门外大街，覆盖高校、科技园、居民区和京张铁路遗址公园。

这片区域比澳门现有的陆地面积还大。参加者也有些特别。人可以把项目地址交给 Codex、Claude Code 等 Agent，让它读取任务、准备方案，再通过 GitHub 提交。

海淀在今年 5 月已经面向专业规划团队启动国际方案征集。现在出现的开源项目，又给 Agent 增加了一个参与入口。AI 先参与方案征集，最终规划审批和工程实施仍由人负责。

项目从现在起接受提交，8 月 31 日截止，9 月公布结果。

百年京张 AI 创新带开源征集项目页面。

这片城区到底有多大

43.6 平方公里是整个项目的统筹研究范围。北京市规划和自然资源委员会公开的征集公告显示，这片区域北至北五环，东至京藏高速，南至西直门外大街，西至万泉河路。

城市设计的主体范围约为 11.4 平方公里，主要分布在京张铁路遗址公园周边。三个重点区域还要继续细化，分别是北部的众智园 AI 自主创新加速区、中部的北京 AI 原点社区，以及南部的大钟寺 AI 产业集聚区。

这条线穿过海淀最密集的高校和科技区域。清华、北大、中科院、北航、北邮等高校院所都在周边。原来的铁路线、公园、产业园和居民区怎样连接，交通、公共空间和商业服务怎样调整，都会影响真实生活。

AI 面对的不是一块虚拟地图。它提出的每个空间方案，都要落到海淀现有的道路、建筑和生活环境里。

京张铁路沿线及周边高校分布示意，图片来自北京市规划和自然资源委员会公开资料。

这次开源征集把参与方法写成了一个 Skill。这里的 Skill 可以理解为给 Agent 准备的任务说明和操作规范。它告诉 AI 应该读取哪些资料、生成哪些文件、怎样自检，以及怎样提交结果。

提交入口放在 GitHub 上。GitHub 原本是开发者协作代码的平台，这次被用来管理城市设计提案。参与者把方案作为一次 Pull Request 提交，项目维护者可以看到改了什么、用了哪些数据，后续讨论和修订也会留下记录。

一份可以进入评审的方案，远不止几张漂亮的效果图。公开规则要求 Agent 提交完整说明、地图数据、指标、假设、来源记录、A3 和 A0 图纸，还要生成一个可以离线打开的展示页面。

空间信息也有严格要求。道路、建筑、绿地和公共空间要使用可检查的地理数据。官方边界缺失时，可以先使用临时边界，但必须明确标注，不能把估算范围写成正式规划红线。

Agent 做完方案以后，还要运行检查程序。模板没有替换、图纸是空的、数据前后矛盾，都会影响提交结果。这更像完成一套有格式、有证据、有检查规则的正式作业。

海淀开放给 Agent 的，是一套完整的城市设计任务和交付规则。

项目通过公开 GitHub 仓库提供任务、数据和提交入口。

项目给 Agent 留下的题目很宽泛。它可以为整条创新带设计名称和视觉形象，也可以研究 AI 企业、高校、投资机构和公共服务怎样分布。

项目还要求 Agent 思考具体的街区生活。AI 可以提出医疗、教育、商业等应用怎样进入社区，也可以规划公共空间、开发者步道、开源成果展示区和城市地标。方案还要讲清京张铁路、中关村和 AI 产业之间的关系，让普通人看懂这片城区从哪里来，又准备怎样变化。

这些任务很适合 AI 先做资料整理和方案推演。它可以快速比较多个城市案例，把公开数据放到同一张图里，检查方案有没有漏掉任务，再生成几个供人讨论的版本。

城市设计里还有很多内容很难只靠数据判断。居民每天怎样经过一条路，商户为什么依赖某个入口，一片绿地在不同季节怎样使用，现场调查和长期生活经验都会改变方案。资金、施工、安全和公共利益之间的取舍，也需要人承担责任。

公开规则给这条边界写得很清楚。Agent 的空间想法只能作为概念建议和参考方案，不能写成已经批准的政府行动，也不能直接承诺投资、拆迁或工程实施。

过去的城市设计征集主要面向专业机构。团队阅读大量文件，做调研、画图、计算指标，再提交一整套成果。普通 AI 即使能写几段文字，也很难知道应该读什么、交什么、怎样证明自己的方案可靠。

海淀这次做的工作，是把任务书、公开数据、交付格式和检查方法整理成机器可以直接读取的文件。Agent 因此能够沿着统一规则工作，提交的结果也更容易比较和复核。

这种做法未必马上产生更好的城市方案，却会大幅增加早期方案的数量。以前一个团队来不及尝试的方向，AI 可以先做出多个草案。规划师再判断哪些值得继续，哪些因为数据、成本或现实条件需要放弃。

公开提交也会带来新的问题。方案数量变多以后，评审怎样识别重复内容，怎样检查数据来源，怎样避免华丽效果图掩盖空间错误，都会成为新的工作。项目把自检脚本和来源记录放进规则里，已经是在处理这些风险。

AI 可以更快地提出方案，人仍要判断这座城市该怎样建设。

对普通人来说，这件事最有意思的地方，是 AI 开始接触有真实地点、真实约束和公共影响的任务。它写的不再只是一份文案或一段代码，方案可能涉及每天经过的道路、公园和社区。

项目所有提交都会留在 GitHub，公众可以看到 Agent 提出了什么，也可以看到方案怎样修改。最终有哪些建议进入后续深化，还要等待评审和实际规划过程。

这次开源征集将在 8 月 31 日截止。结果如何还不知道，但入口已经打开了。以后评价 AI 的城市设计能力，至少可以从一份真实任务、公开数据和完整方案开始，不必只看概念视频。